AI算力调度入门指南：从基础概念到生产环境实践

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AI 算力调度（AI Resource Scheduling）指的是在分布式计算环境中，对 GPU/TPU 等硬件资源进行高效分配和管理的技术。随着深度学习模型规模扩大，单卡训练已成过去式，分布式训练和推理服务成为常态。这时候，如何让多个任务公平、高效地共享有限算力就显得尤为重要。

举个例子，假设你的团队有 10 块 A100 显卡，但需要同时运行模型训练、在线推理和数据处理三个任务。如果没有调度系统，可能会出现资源争抢、部分显卡闲置等问题。好的调度系统能像交通指挥中心一样，确保每项任务在正确的时间获得所需的资源。

资源碎片化 ：比如你有 5 台服务器，每台剩下 8GB 显存，但你的任务需要 10GB。虽然总量够，但分散在不同机器上就无法使用。
任务排队延迟 ：当多个用户提交任务时，先到先服务（FIFO）可能导致紧急任务被卡在后面。
异构设备兼容性 ：不同代际的 GPU（如 V100 和 A100）混合部署时，需要智能匹配任务需求。

这是传统容器化方案，适合已有 K8s 基础架构的团队：

通过 DevicePlugin 机制将 GPU 暴露给 Pod
使用 ResourceQuota 实现多租户隔离
缺点：原生调度器对 AI 任务特点（如弹性伸缩）支持有限

专为 AI 设计的分布式框架，特点是：

原生支持 Actor 模型和任务并行
动态资源分配，适合迭代式开发
内置 Auto-scaling 和故障恢复

import ray
ray.init(address='auto')  # 连接已有集群

@ray.remote(num_gpus=1)  # 申请 1 块 GPU
def train_model(data):
    import torch
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    # 训练代码...

# 提交 4 个并行任务
futures = [train_model.remote(data) for _ in range(4)]
ray.get(futures)  # 等待所有任务完成

配套的 Dockerfile 需要正确配置 CUDA：

FROM nvidia/cuda:11.7.1-base

# 安装 Python 和 Ray
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip install ray[default] torch

# 验证 GPU 可用性
CMD python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

想象你有一堆不同大小的箱子（任务）和集装箱（服务器），目标是用最少的集装箱装下所有箱子。类似地，调度器会把小任务尽量塞进已有节点，避免开启新节点。Ray 默认采用 SPREAD 策略，但可以通过以下配置改为 Bin Packing：

ray.init(resources={'custom_resource': 1},
    scheduling_strategy=ray.util.scheduling_strategies.NodeAffinitySchedulingStrategy(
        node_id=...,
        soft=False
    )
)

生产环境中，高优先级任务（如线上服务）可能需要抢占低优先级任务（如实验性训练）。但粗暴终止会导致计算浪费，建议：

设置检查点机制，允许被抢占任务恢复
为关键任务预留 buffer 资源
使用分层 Quality of Service（QoS）标签

PyTorch 用户可以用这个工具函数定期检查：

def check_memory_leak():
    import torch
    allocated = torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2
    cached = torch.cuda.memory_reserved() / 1024**2
    print(f'当前显存占用: {allocated:.2f}MB (已分配), {cached:.2f}MB (缓存)')
    # 如果持续增长但逻辑上应该释放，可能发生泄漏